Пример с банкоматом
Если известно, сколько конкретных событий происходит за единицу времени или меры, можно предположить, что случайная величина подчиняется распределению Пуассона, и использовать его для изучения данного явления.
Представьте банкомат в крупном торговом центре с высокой проходимостью. Банк стремится избежать очередей. По наблюдениям, в среднем в период с 10:00 до 10:05 к банкомату подходит 1 клиент в день.
Как аналитик данных банка, вы должны ответить на вопрос: нужно ли установить ещё один банкомат, чтобы справиться с нагрузкой?
Чтобы ответить на этот вопрос, необходимо вычислить вероятность того, что за указанный промежуток времени к банкомату придут более одного клиента.
Это упражнение является частью курса
Основы теории вероятностей на Python
Инструкции к упражнению
- Импортируйте
poissonизscipy.stats. - Вычислите вероятность того, что за этот 5-минутный промежуток к банкомату придут более одного клиента.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Import poisson from scipy.stats
from ____
# Probability of more than 1 customer
probability = ____.____(k=____, mu=____)
# Print the result
print(probability)